非参数化贝叶斯模型赋能机器人多模态感知与学习的深度探索

一、引言

1.1研究背景

1.1.1机器人发展现状与挑战

随着科技的飞速发展，机器人在各个领域的应用日益广泛，从工业生产线上的自动化操作，到医疗领域的手术辅助、康复护理，再到日常生活中的家庭服务、教育陪伴等。在工业制造中，机器人能够承担重复性、高强度的工作任务，有效提高生产效率和产品质量；在医疗领域，手术机器人可以实现更精准的操作，降低手术风险；在家庭场景中，扫地机器人、智能音箱等为人们的生活带来了便利。然而，机器人在实际应用中仍面临诸多挑战。现实环境具有高度的复杂性和不确定性，存在各种动态变化的因素，如光照、温度、湿度的变化，以及